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蓝洞起诉《堡垒之夜》开发商：他们抄袭了“吃鸡”！
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原标题：蓝洞起诉《堡垒之夜》开发商：他们抄袭了“吃鸡”！ 现在越来越多的游戏开始靠拢《绝地求生》的大
原标题：蓝洞起诉《堡垒之夜》开发商：他们抄袭了“吃鸡”！
现在越来越多的游戏开始靠拢《绝地求生》的大逃杀模式，比如说最近风头完全压过《绝地求生》的堡垒之夜。但是《绝地求生》的开发公司蓝洞显然不希望看到这种情况，所以他们动手了！今天外媒报道称，蓝洞对《堡垒之夜》开发商 Epic Games 提起诉讼，称对方侵犯了自己的游戏版权和知识产权。
《堡垒之夜》在2017年7月上线，但在9月上线“吃鸡模式（Battle Royale）”时，玩家人数仅100万，但是它的“吃鸡模式”依靠动漫式的画风、容易上手的玩法吸引了大批玩家，日活用户超过1000万人，月收入超过3亿美元。前几天还有消息称，《堡垒之夜》电竞赛事的奖金超过了1亿美元，压过了 LOL 等传统电竞赛事。
与之相比，《绝地求生》这半年来的日子就不太好过了，据统计，该游戏的中文用户流失已经超过50%，在 Steam 销量榜中也被《黑魂》重置版拉下榜首。
其实蓝洞很久之前就表示要起诉剽窃自己游戏创意的公司，这次起诉 Epic Games 也是有备而来，他们表示对方旗下的《堡垒之夜》在玩法、UI 设计、系统等方面抄袭了《绝地求生》，甚至连游戏开始时的跳伞、玩家拾取武器的方式都完全照搬。而《堡垒之夜》最开始上线的时候是没有“大逃杀模式的”，只是一个简单的塔防游戏。
有些朋友可能会质疑《绝地求生》里“大逃杀模式”的原创性，毕竟在《绝地求生》之前，《H1Z1》的模式其实也是很类似的。但是据媒体考究，《绝地求生》、《H1Z1》，还有《DayZ：大逃杀》这些游戏，其实都出自布伦丹·格林（Brendan Greene）之手，他现在正在蓝洞公司就职。
最有趣的是，《绝地求生》是基于虚幻4引擎开发的游戏，而虚幻4引擎正好是 Epic Games 开发的。而且这两款游戏在中国的代理商都是腾讯，不知道他们在韩国的争端会不会影响国内游戏的发行呢？
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播放数：164337&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-a6e74f841e84ec2ef574_b.jpg& data-rawwidth=&1920& data-rawheight=&1439& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1920& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-a6e74f841e84ec2ef574_r.jpg&&&/figure&&p&昨天，中国科学家又刷新一项世界纪录！&br&中国科大潘建伟和陆朝阳领衔的团队宣布，成功将量子纠缠的比特数提升到了&br& 18 位。他们以 6 光子系统为基础，利用光子的 3 个自由度，推出了 18 &br&位量子比特的量子纠缠系统。该系统的详细信息由潘建伟团队整理并发表在美国物理学会主办的高水平学术期刊《物理评论快报》（Physical &br&Review Letters）上。另外，据中国科大官方透露，该成果从投稿经国际同行评议到被正式接收，只用了三个星期的时间）。&br&更“可怕”的是，这距离他们上次刷新世界纪录只过去了&br& 1 年半： 2016 年年底，他们同时实现了 10 个光子量子比特和 10 &br&个超导量子比特的纠缠。在一年半的时间内就将量子比特数提升了近两倍，不禁让我们想到半导体界的“摩尔定律”，这也不禁让我们继续期待，那在一年半之后的&br& 2020 年，量子比特数是否又会再次刷新呢？&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-80d50f4d0edba2a1bf3bbd_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&416& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-80d50f4d0edba2a1bf3bbd_r.jpg&&&/figure&&p&图丨潘健伟&br&而在此次的 18 位量子比特量子纠缠系统中，作为一套完备的量子纠缠系统，其主要要有两个方面的创新：一是提升的量子位数，二是成功设计的高效量子纠缠测量系统。&br&这就好比是信息系统的加密和解码，提升了的量子位数能将传输的信息量大幅提升，18&br& 位的量子比特能够得到 2^18=262144 &br&种不同的量子叠加态组合；高效的量子纠缠测量系统则能提升获取信息的效率和准确率，此次系统的量子态保真度已达 &br&0.708±0.016。这一切都将有利于大规模的量子信息技术的发展。&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-160d075e4abc_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-160d075e4abc_r.jpg&&&/figure&&p&&br&量子纠缠中，计算和存储的基本单位就是量子比特，就像我们如今用的电子比特一样，以“0”和“1”不同的状态来编码储存信息。但是量子比特的方式不一样，它采取一种叫做“叠加态”的形式来储存信息，它的状态不再是单纯的“0”或者“1”，而是“0”和“1”不同权重的叠加，就像著名的薛定谔的猫一样，可死可活，可不死也可不活。&br&可以说，增加了量子比特的位数，那就增强了整个系统的计算能力和存储能力。这也是为什么各国的量子科学家都在竞相追逐量子比特位数的原因。&br&具体而言，此次的 18 位量子比特量子纠缠系统采取 6 光子系统作为基础，利用每个光子的三个自由度：路径（Path）、偏振（Polarization）和轨道角动量（OAM），拓展为 18 位的量子比特，这种方式也被称为“超量子纠缠”。&br&虽然前人的研究中多是采取增加光子数或者离子数来增加量子比特数，但是利用多个自由度能够更高效提高拓展量子比特数。而且，此举能在相同量子比特下使用更少的粒子（光子）数，从而进一步增加整个系统的稳定性。某些需要大量计算量和存储量的量子信息技术也将受益，例如量子超密编码、简化量子逻辑门技术以及多自由度单光子传输技术等。&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-dff902b9ba62e_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&396& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-dff902b9ba62e_r.jpg&&&/figure&&p&&br&上图中的a 到 e ，我们能看到整个 18 位量子比特量子纠缠系统的简化结构图，其中 a 和 b 是量子纠缠的编码部分，cde 是相应的测量部分。&br&入口处，一束波长为&br& 788nm、脉冲持续时间 120fs、重复频率 76MHz 的超快激光通过三硼酸锂（LBO）的二向色滤光片（Dichroic &br&filter）转换为 394nm &br&的光。随后这束光继续通过由两个β-硼酸钡（BBO）和一个半波片（HWP）组成三明治式非线性晶体，产生三对纠缠光子，如图 a 中所示的 1-6。&br&接着，每个光子经过不同厚度和方向的 YVO4晶体进行空间和相位的修正，再依次通过编码偏振的 PBS、编码路径的 PBS（偏振分束器）和编码轨道角动量的 SPP，最终得到的就是拥有三自由度的单光子量子态。&br&而测量部分就像是编码部分的镜像系统，依次解码就得到了信息。量子纠缠的解码过程其实就好像是你坐在国内的家中，知道了、在大洋彼岸的孙子出生了，但是你的儿子众多，一时之间无法得知是谁生的小孩，那你只能从孙子的照片上找一些蛛丝马迹，推断出整体的信息，例如这原来是小五生的第三个儿子。但是如果隔了&br& 18 代呢？这个推导过程可就长了，获得的信息将会是 2^8=262144 种不同的状态，数据量十分巨大，这也就需要高效且保真度高的测量系统。&br&此次 18 位量子比特量子纠缠系统采用了共计 48 个单光子探测器，能够同时测量出 262144 种组合，且最终的量子态保真度已达 0.708±0.016。一般认为，多粒子量子纠缠系统中，量子态保真度超越 0.5 就已经足够进行有效量子纠缠了。&br&一句话，潘建伟团队打造的 18 位量子比特量子纠缠系统既创造了量子比特位数的世界纪录，也开创了采用多粒子多自由度提高量子比特位数的创新思路。&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-af0bf0eb6d59b724b337_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&427& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-af0bf0eb6d59b724b337_r.jpg&&&/figure&&p&图 | 位于纽约 YorktownHeights 的 Thomas J.Watson 研究中心的 IBM 量子计算中心将量子计算机放在大型低温容器（最右边）中，使其被冷却到接近绝对零度的温度&br&此次成果在欧美各国都积极整合各方面研究力量和资源，开展国家级的协同攻关的当下，对中国的量子技术发展有着更深层次的意味：欧盟在&br& 2016 年就宣布启动量子技术旗舰项目；而美国国会也在最近正式通过了“国家量子行动计划”；诸如谷歌、微软、IBM &br&等大型高科技公司也早已强势投入量子计算研究中……而这一次，中国没有落后。正如马里兰大学帕克分校的量子物理学家 Christopher &br&Monroe 说 : “ 一年总会有那么几次，当我读到他们（潘健伟团队）正在做的事情时感到十分震惊。”&br&参考：&br&[1]Wang X L, Luo Y H, Huang H L, et al. 18-qubit entanglement with photon's three degrees of freedom[J]. 2018.&br&[2]Barreiro&br& J T, Langford N K, Peters N A, et al. Generation of hyperentangled &br&photon pairs.[J]. Physical Review Letters, ):260501.&br&[3]Gao&br& W B, Lu C Y, Yao X C, et al. Experimental demonstration of a &br&hyper-entangled ten-qubit Schr?dinger cat state[J]. Nature Physics, &br&):331-335.&/p&
昨天，中国科学家又刷新一项世界纪录！ 中国科大潘建伟和陆朝阳领衔的团队宣布，成功将量子纠缠的比特数提升到了 18 位。他们以 6 光子系统为基础，利用光子的 3 个自由度，推出了 18 位量子比特的量子纠缠系统。该系统的详细信息由潘建伟团队整理并发表在…
&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-703ee464be37e3bbf2d7e_b.jpg& data-rawwidth=&530& data-rawheight=&340& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&530& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-703ee464be37e3bbf2d7e_r.jpg&&&/figure&&blockquote&郭一璞 发自 麦拜德 &br&量子位 报道 | 公众号 QbitAI&/blockquote&&p&自从有了PS，“有图有真相”就成了一句笑话。&/p&&p&比如朋友圈那些忽悠人的微商：&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-ef5dd9a7ed5daf7deb5e55_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&1008& data-rawheight=&748& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1008& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-ef5dd9a7ed5daf7deb5e55_r.jpg&&&/figure&&p&马爸爸为微商站台？&/p&&p&假的吧？&/p&&p&当阿里公关吃素的呀？&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-c2be7c863_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&580& data-rawheight=&773& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&580& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-c2be7c863_r.jpg&&&/figure&&p&“貌美”的微商小姐姐和思聪他爸一起出席会议？&/p&&p&思聪呀，你爸爸糊成这样了你知道么？&/p&&p&不过，现在，马里兰大学与开发出PS的那家逗比公司（Adobe）合作，开发了一项新技术：&/p&&p&&b&一个能找出PS痕迹的AI&/b&。&/p&&p&这些P图骗人党彻底被打脸了。&/p&&h2&&b&火眼金睛：拼贴、复制、删除一招搞定&/b&&/h2&&p&关于这个火眼金睛的AI技术的论文发表在了CVPR上。&/p&&p&这项技术能检测出多种P图手法，包括拼贴、复制和删除的元素。&/p&&h2&&b&拼接&/b&&/h2&&p&这项技术可以找出那些后期加上去的元素。&/p&&p&比如，这张巨石前的向日葵：&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-cdfed3301424_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&810& data-rawheight=&607& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&810& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-cdfed3301424_r.jpg&&&/figure&&p&其实是P的，原图长这样：&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-87bfb2bb9dba_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&827& data-rawheight=&616& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&827& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-87bfb2bb9dba_r.jpg&&&/figure&&p&根本没有向日葵，只有光秃秃的岩石和海鸟，向日葵是后期P上去的。&/p&&h2&&b&复制&/b&&/h2&&p&为了显得没有违和感，许多人喜欢把原图中的素材扣下来，复制一份，缩小一下再粘回原图的另一个位置。&/p&&p&比如，2008年的时候，伊朗为了吓唬人，发布了一张发射四枚导弹的照片：&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-c3f17e03b7e4f4b17bb8_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&1060& data-rawheight=&680& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1060& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-c3f17e03b7e4f4b17bb8_r.jpg&&&/figure&&p&然后被眼尖的吃瓜群众发现，从左至右第三枚导弹跟第二枚导弹长的一毛一样，甚至导弹烟雾尾巴上的渐变颜色都一样。&/p&&p&而且，发射导弹的地面上，中间那片云和右边那片云也一模一样，连空中飘的部分都不放过！&/p&&h2&&b&删除&/b&&/h2&&p&看到不想出现在照片上的东西，那就把它抹掉，用周围的颜色材质盖住它。&/p&&p&比如这张照片，看起来……算了，看不出来是啥。&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-bc86e492b34ca759aba2_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&943& data-rawheight=&646& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&943& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-bc86e492b34ca759aba2_r.jpg&&&/figure&&p&但它的中间被涂抹了一部分，原图长这样：&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-a3e019f38b32c954df8e9_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&948& data-rawheight=&644& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&948& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-a3e019f38b32c954df8e9_r.jpg&&&/figure&&p&冒出了一条小鱼的头，大概是被设计师拿出来做剁椒鱼头了吧。&/p&&p&Adobe的新AI技术就可以识别出这3种P过的图，是否被添加了什么额外的东西、是否有复制的元素、是否被删除抹掉了什么东西。&/p&&h2&&b&找茬秘技の修炼法则&/b&&/h2&&p&首先，需要准备一个Faster R-CNN网络，来执行端到端的训练，这个网络在检测语义对象时表现出了良好的性能。&/p&&p&现在，我们按照这样一个原理来侦破图片中的造假区域：&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-04fa81ab2f63db847e750c_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&1080& data-rawheight=&515& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1080& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-04fa81ab2f63db847e750c_r.jpg&&&/figure&&p&和普通的图片检测不同，Adobe家的这个技术用了&b&双流检测&/b&的方法，即：&/p&&h2&&b&一个RGB流&/b&&/h2&&p&RGB流用来寻找PS痕迹，比如，向日葵图中，向日葵边缘和背景的岩石之间明显不自然，对比度过高。&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-d57c_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&346& data-rawheight=&425& class=&content_image& width=&346&&&/figure&&p&这就是RGB流需要寻找的“PS痕迹”。&/p&&p&同时，还需要用到&b&区域提议网络（Region Proposal Network, RPN）&/b&，它是Faster R-CNN的一部分，用来找那些看起来很可疑的部分。&/p&&h2&&b&一个噪声流&/b&&/h2&&p&图片是有“噪声”的。&/p&&p&当一张图上的元素被扣下来放到另一张图上时，就会出现一个明显的噪声不同的区域。&/p&&p&当然，肉眼是无法看到的，但是机器可以判断出来。&/p&&p&比如这张图片上，格子地板上放了一个红色正方体。&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-6a70ac40db79f5eb77fe290_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&830& data-rawheight=&620& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&830& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-6a70ac40db79f5eb77fe290_r.jpg&&&/figure&&p&这张图片看起来仿佛很正常，色调和谐，光影方向正常，没有什么异样的明暗对比。&/p&&p&但是，它的噪声流图片异常诡异：&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-6a1e5e24e6c80ef7912d_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&824& data-rawheight=&617& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&824& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-6a1e5e24e6c80ef7912d_r.jpg&&&/figure&&p&正方体的前面出现了一个圆洞！&/p&&p&虽然在正方体和浅蓝色（本图为深色）地板上看不出什么问题，但是在黑色（本图为浅色）地板上格外明显。&/p&&p&有一个圆形的东西，在正方体的前方，凭空消失了。&/p&&p&所以，很明显，这片区域有鬼。&/p&&p&实际上，原图是这样的：&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-bfa9c0c1fa7eadfb36e28fb33c76a885_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&824& data-rawheight=&617& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&824& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-bfa9c0c1fa7eadfb36e28fb33c76a885_r.jpg&&&/figure&&p&红色正方体前本来有一个黄球，在交给噪声流监测的图片上，黄球被P掉了。&/p&&h2&&b&池化&对比结合&/b&&/h2&&p&在可疑图片经过RGB流和噪声流两条线索的监测之后，结果被放进了一个池化层进行池化。&/p&&p&分别对可疑区域得到不同的结果后，两种方法的结果加以对比，被P过的区域就可以明显找出来了。&/p&&h2&&b&实战演练&/b&&/h2&&p&在实际应用中，双流效果的确不错。&/p&&p&比如这张图，看起来大概是日本的某个厂房旁边的停车场：&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-b8549f16fdb_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&726& data-rawheight=&614& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&726& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-b8549f16fdb_r.jpg&&&/figure&&p&RGB流发现，左边蓝色的牌子上，两块牌子相邻处的上半部分（红框部分）实在是太诡异了。&/p&&p&放大看，是这样：&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-cefd0b859ba4db21691a9a_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&384& data-rawheight=&624& class=&content_image& width=&384&&&/figure&&p&而噪声流则监测出了更多的bug：&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-4abb2f3c1c106d2092ca32_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&398& data-rawheight=&627& class=&content_image& width=&398&&&/figure&&p&一片黑漆漆！&/p&&p&整张图上的一个半蓝色广告牌，都不对劲。&/p&&p&一定是有人为了掩藏什么内容，把最左边的广告牌和第二个广告牌的上半部分涂成了蓝色。&/p&&p&所以真实的效果是下图，广告牌区域的确被P过。&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-78c12c9d24ccab8_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&395& data-rawheight=&618& class=&content_image& width=&395&&&/figure&&p&再来看下一个例子，货架上的手包：&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-bfa05adac41fa417fae4e_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&766& data-rawheight=&554& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&766& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-bfa05adac41fa417fae4e_r.jpg&&&/figure&&p&一眼看上去好像没什么毛病，就是同一款式深色浅色的两个包包而已。&/p&&p&但是，RGB流表示，两个包包都有问题：&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-e6e986b5b1154b2dcef3_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&767& data-rawheight=&548& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&767& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-e6e986b5b1154b2dcef3_r.jpg&&&/figure&&p&而噪声流的结果有些不一样，右边的深色包包和它上面的标签都有问题：&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-261f784db23ad910c29bf05db684d43b_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&786& data-rawheight=&556& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&786& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-261f784db23ad910c29bf05db684d43b_r.jpg&&&/figure&&p&既然你们意见不一样，那取个交集吧，右边的深色包包造假是石锤了：&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-12b89fe1d2da35f227caa_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&790& data-rawheight=&550& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&790& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-12b89fe1d2da35f227caa_r.jpg&&&/figure&&p&来，公布正确答案：&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-b896f877c4a5e4fa5291d2bab3d37563_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&760& data-rawheight=&554& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&760& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-b896f877c4a5e4fa5291d2bab3d37563_r.jpg&&&/figure&&p&找对了，本AI经验值+1。&/p&&p&可以看的出，相比此前的研究，马里兰大学和Adobe研发出的这个新型双流操作检测框架，不仅通过RGB流对视觉篡改伪像建模，而且能发现可疑区域噪声特征的差异。&/p&&p&作者在论文中写到，新研究的方法与此前最先进的方法相比，可以提高四个图像处理数据集的性能。&/p&&h2&&b&利空P图党&/b&&/h2&&p&虽然，目前这项技术只是一篇论文，Adobe公司还没有将其产品化。不过Adobe官方对国外科技媒体THE VERGE说，他们准备继续推进该项技术，用来监测数字媒体中的虚假图片信息。&/p&&p&(*σ??`)σ 希望逗比家快点做出来，接入微信朋友圈，戳穿微商和蛇精脸们的真相。&/p&&p&&br&&/p&&p&最后，附论文传送门~&/p&&p&&b&Learning Rich Features for Image Manipulation Detection&/b&&/p&&p&作者：Peng Zhou，Xintong Han，Vlad I. Morariu，Larry S. Davis&/p&&p&发表于CVPR 2018&/p&&p&arXiv：&/p&&p&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//arxiv.org/abs/& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&arxiv.org/abs/&/span&&span class=&invisible&&3&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&/p&&p&数据集：&/p&&p&&a href=&http://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.nist.gov/itl/iad/mig/nimble-challenge-2017-evaluation& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://www.&/span&&span class=&visible&&nist.gov/itl/iad/mig/ni&/span&&span class=&invisible&&mble-challenge-2017-evaluation&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&/p&&p&&br&&/p&&p&— &b&完&/b& —&/p&&p&欢迎大家关注我们的专栏：&a href=&https://zhuanlan.zhihu.com/qbitai& class=&internal&&量子位 - 知乎专栏&/a&&/p&&p&诚挚招聘&/p&&p&量子位正在招募编辑/记者，工作地点在北京中关村。期待有才气、有热情的同学加入我们！相关细节，请在量子位公众号(QbitAI)对话界面，回复“招聘”两个字。&/p&&p&&a href=&https://zhuanlan.zhihu.com/qbitai& class=&internal&&量子位 QbitAI&/a& · 头条号签约作者&/p&&p&?'?' ? 追踪AI技术和产品新动态&/p&&p&&/p&
郭一璞 发自 麦拜德 量子位 报道 | 公众号 QbitAI自从有了PS，“有图有真相”就成了一句笑话。比如朋友圈那些忽悠人的微商：马爸爸为微商站台？假的吧？当阿里公关吃素的呀？“貌美”的微商小姐姐和思聪他爸一起出席会议？思聪呀，你爸爸糊成这样了你知道么…
&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-46de9c3ba4a_b.jpg& data-rawwidth=&700& data-rawheight=&484& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&700& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-46de9c3ba4a_r.jpg&&&/figure&&p&在第39届IEEE安全/隐私专题会议上，密歇根和浙大安全团队发表了一篇论文，&b&证明使用声波攻击（Acoustic attack）可以瘫痪电脑硬盘。&/b&&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-cbec429f22ea_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&558& data-rawheight=&222& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&558& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-cbec429f22ea_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&论文下载地址：&/p&&blockquote&&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//spqr.eecs.umich.edu/papers/bolton-blue-note-IEEESSP-2018.pdf& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&spqr.eecs.umich.edu/pap&/span&&span class=&invisible&&ers/bolton-blue-note-IEEESSP-2018.pdf&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&/blockquote&&p&该研究来源于2008年的一个油管视频：&/p&&a class=&video-box& href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.zhihu.com/video/851840& target=&_blank& data-video-id=&& data-video-playable=&true& data-name=&& data-poster=&https://pic2.zhimg.com/80/v2-caf71645e9_b.jpg& data-lens-id=&851840&&
&img class=&thumbnail& src=&https://pic2.zhimg.com/80/v2-caf71645e9_b.jpg&&&span class=&content&&
&span class=&title&&&span class=&z-ico-extern-gray&&&/span&&span class=&z-ico-extern-blue&&&/span&&/span&
&span class=&url&&&span class=&z-ico-video&&&/span&https://www.zhihu.com/video/851840&/span&
&p&&br&&/p&&p&工程师Brendan Gregg发现通过大声呼喊就可能引发硬盘驱动器故障。&/p&&p&随后不断有关于声波影响硬盘的新闻出现，例如下面这条：&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-fa6aac53e6ae_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&558& data-rawheight=&372& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&558& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-fa6aac53e6ae_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&2016年，罗马尼亚的ING银行在一次火警演习中，因为释放灭火惰性气体的巨大声响使得银行的数据中心关闭了10小时。&/p&&p&密歇根和浙大团队对此作了进一步的深入研究，&b&证明使用内置扬声器或其他声音发射设备，可以通过声波攻击干扰甚至破坏硬盘驱动器。&/b&&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-26e6fb27d54ed1d54b3c340af9965939_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&558& data-rawheight=&387& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&558& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-26e6fb27d54ed1d54b3c340af9965939_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&在受控实验中，研究人员演示了声波和超声波干扰如何迫使磁性硬盘驱动器的关键部件在运行界限之外振动。通过使用声学“攻击”，他们可以触发保护驱动器跌落损伤的内置震动传感器。&/p&&p&研究人员使用音频接收器和扬声器创建声音信号，并使用射频矢量信号发生器（RF Vector Signal Generator）创建超声波信号。&/p&&p&他们测量了各种频率信号对硬盘驱动器的影响，包括存储损失（loss of throughput），程序崩溃以及硬盘驱动器读取和写入中断。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-645f059fc990dfd3dad07d5b092cedb6_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&558& data-rawheight=&341& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&558& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-645f059fc990dfd3dad07d5b092cedb6_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&在研究小组进行的一项实验中，一个5 kHz的声波从上方以120分贝的声压（dB SPL）击打硬盘驱动器机箱。该团队开发的模型估计，这种攻击会产生约33nm水平和156nm垂直的最大磁盘位移，同时有9nm水平和112nm垂直的最大读/写磁头位移。&/p&&p&&b&“这些错位极大地影响了磁盘的正常读写。”研究人员表示。&/b&&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-45fcce8a430_b.jpg& data-size=&normal& data-rawwidth=&543& data-rawheight=&430& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&543& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-45fcce8a430_r.jpg&&&figcaption&声波导致硬盘空间位移&/figcaption&&/figure&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&其他攻击利用驱动器硬件的物理属性，如其“共振频率”。&/b&&/p&&p&通过播放与谐振频率相匹配的声音（人声范围），研究人员发现了扰乱磁盘操作的振动。&/p&&p&尽管这种振动并不是很大，但是对于非常精密的磁盘来说，即使是物理驱动器操作的小改动也会对设备的操作产生巨大影响，因为在其上运行的操作系统和软件应用程序假设硬件将按预期运行。&/p&&p&&b&在其他实验中，研究人员能够使用声波触发大多数现代硬盘驱动器中常见的压电震动传感器或MEMS电容式加速度计&/b&。这些传感器原本是在硬盘意外跌落时触发的，现在使用声波就可以。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-4bf56df0e7_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&558& data-rawheight=&407& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&558& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-4bf56df0e7_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&&b&通过用声波攻击欺骗加速度计，研究人员激活了震动传感器，并使得受影响的硬盘驱动器读/写能力完全丧失&/b&。&/p&&p&虽然目前声波攻击只是概念上的证明，但研究人员警告说，此类攻击非常容易实现，甚至不需要专门的设备。&/p&&p&“我们只用了20美元的扬声器和索尼的扬声器放大器，你可能在家就可以重复，”论文的作者之一博尔顿说。&/p&&p&&b&这意味着攻击者可以利用在他们所针对的环境中已经存在的设备，例如黑客通过入侵某款智能音箱或工作人员的手机，播放特定的声音频率来瘫痪数据中心。&/b&&/p&&p&“磁性硬盘驱动器是工程学的奇迹，但驱动器制造商通常没有将声学和声波攻击视为威胁。大概很少有人会想到用自己的嗓门作为一种黑客攻击手段。”&/p&&p&不过庆幸的是，现实环境中此类意外的干扰很少发生。因为谐振频率攻击必须精确控制，而自然发生的声音通常不会如此集中。&/p&&p&而研究人员也已经与测试的磁盘驱动器制造商取得联系，进行固件更新以有效减少激波传感器误判导致的磁头突然停车等问题。&/p&&p&值得一提的是参与此项研究的浙大电气工程学院的徐文渊老师团队（USSLAB）在去年就凭借&b&“海豚音攻击”&/b&获得了全球信息安全领域四大顶级学术会议之一的ACM CCS2017最佳论文奖，在国内高校和研究机构中首开先例。&/p&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-0e5dab20ca7ed97f5e03_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&558& data-rawheight=&185& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&558& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-0e5dab20ca7ed97f5e03_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&她们发现利用海豚音攻击（即超声波攻击），在用户不知觉的情况下启动智能电子设备的语音识别系统，远程操控Siri、Alexa等语音助手，下达网上购物、转账等指令。&/p&&p&&br&&/p&&p&相关链接：&/p&&a href=&https://zhuanlan.zhihu.com/p/& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic2.zhimg.com/v2-bef067bbda9_180x120.jpg& data-image-width=&600& data-image-height=&263& class=&internal&&W-Pwn：变态黑客系列（1）：利用风扇窃取电脑数据&/a&&a href=&https://zhuanlan.zhihu.com/p/& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic4.zhimg.com/v2-f571b3216ebbcbfeed19c2bbdf25a45f_180x120.jpg& data-image-width=&720& data-image-height=&376& class=&internal&&W-Pwn：变态黑客系列（2）：利用麦克风窃取断网计算机的数据&/a&&a href=&https://zhuanlan.zhihu.com/p/& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic1.zhimg.com/v2-2a6bedf2bad455694abc_180x120.jpg& data-image-width=&800& data-image-height=&391& class=&internal&&W-Pwn：变态黑客系列（3）：利用手机运动传感器窃取数据&/a&&a href=&https://zhuanlan.zhihu.com/p/& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic2.zhimg.com/v2-65c463d24b494dcc14c094a10e3d1ac5_180x120.jpg& data-image-width=&720& data-image-height=&376& class=&internal&&W-Pwn：变态黑客系列（4）：通过电源线盗取计算机数据&/a&&a href=&https://zhuanlan.zhihu.com/p/& data-draft-node=&block& data-draft-type=&link-card& data-image=&https://pic3.zhimg.com/v2-b6c2c53f90d51b924bfd866a_180x120.jpg& data-image-width=&720& data-image-height=&376& class=&internal&&W-Pwn：变态黑客系列（5）：盗取数字货币&/a&&p&&br&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-91bf569ea585eae0808b0_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&368& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-91bf569ea585eae0808b0_r.jpg&&&/figure&&p&欢迎关注我们：&/p&&p&&a href=&https://www.zhihu.com/people/e4b4cee7b4c9afd105e527d& class=&internal&&@W-Pwn&/a& &/p&
在第39届IEEE安全/隐私专题会议上，密歇根和浙大安全团队发表了一篇论文，证明使用声波攻击（Acoustic attack）可以瘫痪电脑硬盘。 论文下载地址：该研究来源于2008年的一个油管视频： 工程师Brendan Gregg发现通过大声呼喊就可能引发…
&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-195be9bee521_b.jpg& data-rawwidth=&1400& data-rawheight=&600& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1400& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-195be9bee521_r.jpg&&&/figure&&blockquote&岳排槐 发自 凹非寺&br&量子位 出品 | 公众号 QbitAI&/blockquote&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-5cd7a995b1_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&1080& data-rawheight=&463& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1080& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-5cd7a995b1_r.jpg&&&/figure&&p&对于大多数搞深度学习的人来说，英伟达GPU之外其实没有更多选择。然而谷歌TPU芯片的出现，有望改变这一现状。&/p&&p&这个大名鼎鼎的AI芯片，即是谷歌各种AI应用和服务背后的支撑，也是名噪天下的AlphaGo背后的基础。碾压人类顶级围棋选手，只需要四块TPU。&/p&&p&但此前，很少有“外人”能一尝TPU的滋味。&/p&&p&在首次公布9个月后，谷歌TPU终于面向大众开放。10天前，谷歌的Cloud TPU正式发布。只需要每小时6.5美元，你也有可能用上谷歌TPU。&/p&&p&到底Cloud TPU实力如何？RiseML（&a href=&https://link.zhihu.com/?target=http%3A//riseml.com& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&http://&/span&&span class=&visible&&riseml.com&/span&&span class=&invisible&&&/span&&/a&）最近做了一次对比评测。&/p&&h2&&b&云上的TPU&/b&&/h2&&p&首先简单介绍一下测试对象。&/p&&p&第一代TPU面向推理，而第二代的重点是加速训练。在TPUv2的核心里，一个脉动阵列（Systolic array）负责执行矩阵乘法，这在深度学习中被大量使用。&/p&&p&根据Jeff Dean此前放出的PPT显示，每个Cloud TPU由四个TPUv2芯片组成。每个芯片有16GB内存和两个内核，每个内核有两个矩阵乘法单元。&/p&&p&两个内核能够提供45TFLOPs算力，所以每个Cloud TPU能提供180TFLOPs算力和64GB内存。作为对比，这一代英伟达V100 GPU提供125TFLOPs算力和16GB内存。&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-cce85b4c63b6c692e05846f4dfe8529a_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&1080& data-rawheight=&381& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1080& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-cce85b4c63b6c692e05846f4dfe8529a_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&当你获得配额后，就能在谷歌云上启动Cloud TPU。无需（也没有办法）把一个Cloud TPU分配给指定的VM实例。每个Cloud TPU会有一个名字和IP地址，供用户提供TensorFlow代码。&/p&&p&Cloud TPU仅支持TensorFlow 1.6版本。除此之外，你的VM实例上不需要任何驱动程序，因为与TPU进行通信所需的所有代码都由TensorFlow本身提供。在TPU上执行的代码经过优化，并由XLA进行实时编译，XLA也是TensorFlow的一部分。&/p&&p&为了有效使用TPU，你的代码应该建立在高级Estimator抽象上。然后可以用TPUEstimator[1]来执行很多必要的任务，这也能更有效的利用TPU。例如，这可以为TPU设置数据队列并在不同的核心之间并行计算。&/p&&p&[1] &a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/contrib/tpu/TPUEstimator& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://www.&/span&&span class=&visible&&tensorflow.org/api_docs&/span&&span class=&invisible&&/python/tf/contrib/tpu/TPUEstimator&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&/p&&p&一旦完成所有设置，就能像普通情况一样运行TensorFlow代码。TPU将在启动过程中被发现，然后计算图被编译并传输到TPU。有意思的是，TPU还可以直接从云存储中读取和写入，存储检查点或者事件摘要。当然你需要提供相应的写入和访问权限。&/p&&h2&&b&评测设置&/b&&/h2&&p&这个评测最想得到的回答，当然是TPU速度有多快。&/p&&p&TensorFlow在GitHub上提供了一个针对TPU的模型仓库。地址在：&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/tensorflow/tpu& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&github.com/tensorflow/t&/span&&span class=&invisible&&pu&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&。&/p&&p&接下来的评测，基于ResNet和Inception。&/p&&p&我们还想知道，没有针对TPU进行优化的模型运行起来什么样，所以还有一个进行文本分类的LSTM模型运行在TPU上。而且这还是一个小模型，我们也想看看效果，因为通常谷歌建议在TPU上运行较大的模型。&/p&&p&所有的模型，都有会分别在单个Cloud TPU和单个英伟达P100、V100 GPU上进行训练，然后进行速度比较。当然，彻底的比较还应包括模型的最终质量、收敛性等。但是这次的评测，只关注了训练速度，更多情况稍后再详细研究。&/p&&p&在TPU和P100上的实验，运行于谷歌云平台的n1-standard-16实例（16 vCPUs Intel Haswell, 60 GB memory）。在V100上的实验，使用了亚马逊云的p3.2xlarge实例（8 vCPUs, 60 GB memory）。&/p&&p&所有的系统都运行于Ubuntu 16.04。对于TPU，我们从PyPi仓库安装了TensorFlow 1.6.0-rc1。GPU实验中运行了nvidia-docker[2]，使用了TensorFlow 1.5（tensorflow:1.5.0-gpu-py3）其中包括CUDA 9.0和cuDNN 7.0。&/p&&p&[2] &a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/NVIDIA/nvidia-docker& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&github.com/NVIDIA/nvidi&/span&&span class=&invisible&&a-docker&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&/p&&h2&&b&实验结果：TPU优化的模型&/b&&/h2&&p&首先来看看第一组结果，针对TPU优化过的模型表现如何。下面，可以看到性能对比，衡量标准是每秒能处理的图片数。&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-df4cc2c63b4b4d54deb2e31c4df5d81b_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&1080& data-rawheight=&617& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1080& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-df4cc2c63b4b4d54deb2e31c4df5d81b_r.jpg&&&/figure&&p&TPU的batch大小是1024，GPU是128。对于GPU，我们使用了TensorFlow基准仓库的实现，地址：&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/tensorflow/benchmarks& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&github.com/tensorflow/b&/span&&span class=&invisible&&enchmarks&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&。训练数据是谷歌提供的伪ImageNet数据集，存储在云端（为TPU）和本地磁盘（为GPU）。&/p&&p&在ResNet-50上，单个Cloud TPU比单个P100&b&快8.4倍&/b&，比V100&b&快5.1倍&/b&。对于InceptionV3，结果差不多，分别&b&快8.4倍&/b&和&b&4.8倍&/b&。另外，如果把精度降低（fp16），V100的提速更加明显。&/p&&p&除了速度之外，成本也是重要考虑因素。下面这个表格显示，如果都在云端计算，TPU的性价比还是最高的。&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-db956beeceddc0_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&1032& data-rawheight=&478& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1032& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-db956beeceddc0_r.jpg&&&/figure&&h2&&b&实验结果：自定义的LSTM模型&/b&&/h2&&p&我们自定义的模型时双向LSTM，使用1024隐藏单元进行文本分类。LSTM是当今NLP的一个基本构建模块，而上述官方模型都是基于计算机视觉。&/p&&p&源代码已经使用了Estimator框架，所以将其用于TPUEstimator非常简单。但是需要注意的是：在TPU上我们无法让模型收敛，而GPU上相同模型（batch大小等）工作正常。这应该是一个bug，或者是代码问题或是是TensorFlow的问题。&/p&&p&实验结果表明，在自定义的LSTM模型上，TPU还是更快。TPU（21402 examples/s）比P100（1658 examples/s）&b&快16.9倍&/b&，比V100（2778 examples/s）&b&快7.7倍&/b&。&/p&&p&由于这个模型相对较小，而且没有任何优化调整，所以结果喜人啊。当然bug还没修复，所以上述结果只是初步结果，仅供参考。&/p&&h2&&b&结论&/b&&/h2&&p&上述参与测试的结果表明，谷歌Cloud TPU与英伟达最新一代GPU相比，性能更好而且经济实惠。虽然谷歌为TPU进行了更大规模模型的优化，但小型模型仍然受益于此。总的来说，尽管只是beta测试阶段，但Cloud TPU表现已经很好了。&/p&&p&RiseML最后给出结论：&/p&&p&&b&一旦TPU能够容纳更多的用户使用，就可以成为英伟达GPU真正的替代者。&/b&&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-da311bb8e442d6aae800_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&810& data-rawheight=&379& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&810& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-da311bb8e442d6aae800_r.jpg&&&/figure&&h2&&b&如何申请使用&/b&&/h2&&p&最后说说，怎么才能用上数量有限的Cloud TPU。&/p&&p&要使用beta版的Cloud TPU，需要填个表，描述一下你要用TPU干什么，向谷歌申请配额：&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//services.google.com/fb/forms/cloud-tpu-beta-request/& class=& external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&&span class=&invisible&&https://&/span&&span class=&visible&&services.google.com/fb/&/span&&span class=&invisible&&forms/cloud-tpu-beta-request/&/span&&span class=&ellipsis&&&/span&&/a&&/p&&p&谷歌说，会尽快让你用上Cloud TPU。&/p&&p&此前的博客文章中，谷歌提到了两家客户使用Cloud TPU的感受。&/p&&p&一家是投资公司Two Sigma。他们的深度学习研究现在主要在云上进行，该公司CTO Alfred Spector说：“将TensorFlow工作负载转移到TPU上，大大降低了编程新模型的复杂性，缩短了训练时间。”&/p&&p&另一家是共享出行公司Lyft。深度学习正在成为这家公司无人车研究的重要组成部分。&/p&&p&— &b&完&/b& —&/p&&p&欢迎大家关注我们的专栏：&a href=&https://zhuanlan.zhihu.com/qbitai& class=&internal&&量子位 - 知乎专栏&/a&&/p&&p&诚挚招聘&/p&&p&量子位正在招募编辑/记者，工作地点在北京中关村。期待有才气、有热情的同学加入我们！相关细节，请在量子位公众号(QbitAI)对话界面，回复“招聘”两个字。&/p&&p&&a href=&https://zhuanlan.zhihu.com/qbitai& class=&internal&&量子位 QbitAI&/a& · 头条号签约作者&/p&&p&?'?' ? 追踪AI技术和产品新动态&/p&
岳排槐 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI对于大多数搞深度学习的人来说，英伟达GPU之外其实没有更多选择。然而谷歌TPU芯片的出现，有望改变这一现状。这个大名鼎鼎的AI芯片，即是谷歌各种AI应用和服务背后的支撑，也是名噪天下的AlphaGo背后的基础…
&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-e37f50c235dca279743bcefee00828f2_b.jpg& data-rawwidth=&488& data-rawheight=&275& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&488& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-e37f50c235dca279743bcefee00828f2_r.jpg&&&/figure&&p&&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-181d6bde9fdebf_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&541& data-rawheight=&359& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&541& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-181d6bde9fdebf_r.jpg&&&/figure&&p&最近吃鸡用的加速器到期了，正好有点腻又不想续费，于是想转《堡垒之夜》换换口味。&br&但每每拉安利隔壁同事一起玩的时候，这帮遨游蛇局的吃鸡死忠就拿各种理由搪塞我。&/p&&p&下游戏好麻烦啊；&/p&&p&不喜欢卡通的画面；&/p&&p&还是吃鸡的枪械比较真实；&/p&&p&玩什么堡垒之夜啊，一起吃鸡啊……&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-b1f53f85b6c71b129edb736c_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&348& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-b1f53f85b6c71b129edb736c_r.jpg&&&/figure&&p&&b&如果这时候有一款画面媲美COD、优化堪比GTA5、流畅得不行的大逃杀游戏，你玩不玩？&/b& &/p&&p&可能很多人会对此嗤之以鼻。&b&“怎么可能？有这么好的游戏我怎么可能不知道。”&/b&&/p&&p&然而现在就有这么一款游戏，完全满足了上面的条件。它叫做&b&《Far Cry 5》&/b&，育碧的《孤岛惊魂》系列新作，也有翻译为“远哭”的。&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-4a9fef1dc08a310ea5f567ff_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&398& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-4a9fef1dc08a310ea5f567ff_r.jpg&&&/figure&&p&一年多以前，《绝地求生》发售后一炮走红，登顶了Steam畅销榜。在长达53周的时间里，吃鸡在周销量排行第一的位置几乎无人可动摇。&/p&&p&而上一周的Steam销量榜上，《孤岛惊魂5》终于超越了《绝地求生》，终结了吃鸡的 54 连冠。&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-24b61d27c7a3e3cb9fc016_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&358& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-24b61d27c7a3e3cb9fc016_r.jpg&&&/figure&&p&游戏的玩法类型还是育碧一贯的开放式世界沙盒类型。&/p&&p&剧情故事发生在美国的蒙大拿州，Boss是个邪教头子，对现实美国的政治生态也是多有隐射。&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-8074eb6dcba9a6ecf78cf4c_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&360& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-8074eb6dcba9a6ecf78cf4c_r.jpg&&&/figure&&p&在民风淳朴的美国乡村暴打邪教徒，听起来还挺带感的。&/p&&p&当然你可能会奇怪，这和大逃杀有什么关系。&/p&&p&&b&其实呢，这次《孤岛惊魂》附带了一个“游乐场模式”，同时开放了一个游戏编辑器。&/b&&/p&&p&&b&不管是单人还是多人游戏，你都可以享受自己设计的关卡与世界。&/b&&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-e3f52fe51dc_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&359& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-e3f52fe51dc_r.jpg&&&/figure&&p&3月27日游戏发售之后，大部分玩家都迫不及待的投身于对抗邪教的事业，有那么一部分人却对水深火热的美国人民不管不顾。&/p&&p&&b&“邪教？管我什么事？”&/b&他们一心一意在琢磨世界是如何起源于土豆的。&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-babb0cdaa6eaa_b.jpg& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&330& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-babb0cdaa6eaa_r.jpg&&&figcaption&游戏地图编辑器的界面&/figcaption&&/figure&&p&早在《孤岛惊魂》3、4代的时候就有类似的编辑器功能，但当时的功能十分简陋、素材也少、使用起来很麻烦。&/p&&p&或许是阿育看见了地图编辑器的发展潜力，到了第五代，大量简化了编辑器的操作，同时开放了《全境封锁》、《幽灵行动：荒野》、《刺客信条：起源》等等之前游戏的素材，数量将近7000多种。&/p&&p&&b&这些素材拼合在一起，被做成了一款又一款的大逃杀地图，比蓝洞的画面更好、运行更流畅。&/b&&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-73c5681bbc_b.jpg& data-size=&normal& data-rawwidth=&339& data-rawheight=&188& data-thumbnail=&https://pic1.zhimg.com/v2-73c5681bbc_b.jpg& class=&content_image& width=&339&&&figcaption&跳伞&/figcaption&&/figure&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-a7b16f4d65f757d46d21_b.jpg& data-size=&normal& data-rawwidth=&538& data-rawheight=&306& data-thumbnail=&https://pic2.zhimg.com/v2-a7b16f4d65f757d46d21_b.jpg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&538& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-a7b16f4d65f757d46d21_r.jpg&&&figcaption&搜刮资源&/figcaption&&/figure&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-b9d0d6b0f3046e0fda9860_b.jpg& data-size=&normal& data-rawwidth=&339& data-rawheight=&188& data-thumbnail=&https://pic1.zhimg.com/v2-b9d0d6b0f3046e0fda9860_b.jpg& class=&content_image& width=&339&&&figcaption&更加真实的画面&/figcaption&&/figure&&p&正巧蓝洞马上要发布新的《绝地求生》地图，这一下子就被育碧Boy做的大逃杀给比下去了。&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-871f9e4da83caaa2fed1aeea6f5dd7d6_b.jpg& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&641& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-871f9e4da83caaa2fed1aeea6f5dd7d6_r.jpg&&&figcaption&绝地求生新地图&/figcaption&&/figure&&p&像老滚5、辐射4、求生之路2、War3这类游戏因为游戏的开放性，诞生了无数精彩的玩家自制内容，为游戏增加了多少寿命可以说是有目共睹的。&/p&&p&在大家对手撕邪教徒感到疲劳的时候，这神奇的地图编辑器受到了越来越多的关注。&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-b_b.jpg& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&357& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-b_r.jpg&&&figcaption&游戏中的创意工坊&/figcaption&&/figure&&p&&b&后来不止是大逃杀了，其他像CSGO，彩虹六号、COD、绝地求生等射击游戏都“惨遭玩家的毒手”，被一一复刻进了《孤岛惊魂5》。&/b&&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-8ee72365accb1b477c04_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&320& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-8ee72365accb1b477c04_r.jpg&&&/figure&&p&&b&玩家Widdz就是编辑器作者中的一个，他花了1天时间复刻了《CS》的经典地图沙漠2&/b&（也就是国内CF的沙漠灰）。&/p&&p&“第一次见到这个功能就觉得很赞。”&/p&&p&“虽然刚上手不太熟悉，做的有点粗糙，但是现在地图还在不断完善。”&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-79a81f509edd57da49887ebca8b4b4b0_b.jpg& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&361& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-79a81f509edd57da49887ebca8b4b4b0_r.jpg&&&figcaption&A包点的俯瞰视角&/figcaption&&/figure&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-68f2ebe4a2ccbca_b.jpg& data-size=&normal& data-rawwidth=&315& data-rawheight=&183& data-thumbnail=&https://pic3.zhimg.com/v2-68f2ebe4a2ccbca_b.jpg& class=&content_image& width=&315&&&figcaption&Rush B竟然不带P90？&/figcaption&&/figure&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-4416b69abbeea1a723fa367e1d0fcf38_b.jpg& data-size=&normal& data-rawwidth=&315& data-rawheight=&183& data-thumbnail=&https://pic1.zhimg.com/v2-4416b69abbeea1a723fa367e1d0fcf38_b.jpg& class=&content_image& width=&315&&&figcaption&钻B点狗洞简直一气呵成&/figcaption&&/figure&&p&网上对这款沙漠2地图的评价很高：&/p&&p&“虽然地图有些不一样，但看起来比CSGO的细节更多啊！”&/p&&p&“喔，好酷！take my money 阿育！”&/p&&p&“Suka Rush B and dont forget buy P90。”&/p&&p&“虽然没有C4，但是能在FarCry5里来一场团队死亡竞赛是再好不过了。”&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-e0e01f6b67a93a55d46c47_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&350& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-e0e01f6b67a93a55d46c47_r.jpg&&&/figure&&p&网友Edends Gate则在推特上展示了他在游戏里的新创作，并@育碧官方，问他们“猜猜这是什么？”&/p&&p&这其实是《彩虹六号：围攻》里的豪宅地图，楼层和大厅的还原度挺高的，玩过R6的玩家应该不难辨别。&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-4c52442e05dbab768dd695bc_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&710& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-4c52442e05dbab768dd695bc_r.jpg&&&/figure&&p&如果你以为这款游戏就只能这样玩玩你就错了，&b&复刻个其他游戏的地图并不是什么难事，这款编辑器的潜力还在不断的发掘中。&/b&&/p&&p&有大神就通过编辑器还原了生化危机7的第一章。&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-ab842a98f98d8c11a9ebee11_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&438& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-ab842a98f98d8c11a9ebee11_r.jpg&&&/figure&&p&对于编辑器来说，设计出一款爽快的僵尸生存游戏应该也不在话下。&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-ddd5e7db5cdc_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&345& data-rawheight=&187& data-thumbnail=&https://pic1.zhimg.com/v2-ddd5e7db5cdc_b.jpg& class=&content_image& width=&345&&&/figure&&p&我甚至可以想象，今后在游戏里开赛车竞速是什么感受。&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-aa6e351a11d36b156b2cc5975dfa2e8a_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&455& data-rawheight=&223& data-thumbnail=&https://pic3.zhimg.com/v2-aa6e351a11d36b156b2cc5975dfa2e8a_b.jpg& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&455& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-aa6e351a11d36b156b2cc5975dfa2e8a_r.jpg&&&/figure&&p&在以往的游戏中，育碧花了很大的工夫在打造沙盒地图的设计上，然而很多地方做完任务就根本不会来第二次，精心设计的场景基本就是浪费了。&/p&&p&这次育碧将创作权交给玩家，鼓励玩家利用这些素材自己制作游戏。&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-40f163befff618f28970ed_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&488& data-rawheight=&227& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&488& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-40f163befff618f28970ed_r.jpg&&&/figure&&p&沙盒游戏本身就非常适合Mod和编辑器来拓展各种各样的玩法内容，原本育碧游戏“同质化严重”的缺点摇身一变就成了“素材丰富”的优点。&/p&&p&随随便便堆砌一下素材，就能弄出来个像模像样的游戏来。这可以说是《孤岛惊魂》新作的神来之笔。&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-c1acb465a510_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&486& data-rawheight=&249& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&486& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-c1acb465a510_r.jpg&&&/figure&&p&曾经我一度以为这只是个育碧流水线下产出的作品，后来我发现我错的有点离谱。&/p&&p&说实话，这游戏卖368我都觉得便宜了。&/p&&p&既能吃鸡、又能CS、还有僵尸模式可以玩，最重要的是还有带剧情的战役模式，这样的良心游戏哪找去。&/p&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-7a75613fcdc2d605e041ebd0_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&541& data-rawheight=&304& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&541& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-7a75613fcdc2d605e041ebd0_r.jpg&&&/figure&&p&&b&（不过，别看我现在虽然吹爆了。对中国玩家来说，育碧的土豆服务器依然是个问题。因为服务器在海外，时不时的掉线让我不得不架起梯子。）&/b&&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-106df6c47485_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&488& data-rawheight=&275& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&488& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-106df6c47485_r.jpg&&&/figure&&p&几年前游戏圈流传着这么一个段子：为什么EA是美国最垃圾的游戏公司？因为育碧是法国的！&/p&&p&游戏玩的多了，总会对制作游戏的公司产生点感情，很多时候都是又爱又恨。&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-384a2b401e03ab009f51b260f13c20c9_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&352& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-384a2b401e03ab009f51b260f13c20c9_r.jpg&&&/figure&&p&育碧玩家就是这样的，&/p&&p&虽然口头上骂着，但还是会老老实实掏钱。&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&-END-&/b&&/p&&p&微博：BB姬Studio&/p&&p&微信公众号：BB姬&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-c3_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&671& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-c3_r.jpg&&&/figure&&p&&/p&
最近吃鸡用的加速器到期了，正好有点腻又不想续费，于是想转《堡垒之夜》换换口味。 但每每拉安利隔壁同事一起玩的时候，这帮遨游蛇局的吃鸡死忠就拿各种理由搪塞我。下游戏好麻烦啊；不喜欢卡通的画面；还是吃鸡的枪械比较真实；玩什么堡垒之夜啊，一起吃…
&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-87a992dd50ff66ae607367a_b.jpg& data-rawwidth=&2060& data-rawheight=&1159& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&2060& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-87a992dd50ff66ae607367a_r.jpg&&&/figure&&blockquote&&i&本文首发于&a href=&https://link.zhihu.com/?target=http%3A//www.g-cores.com/%3Futm_campaign%3Dofficial_account%26utm_source%3Dzhihu%26utm_medium%3Dsocial& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&机核网&/a&，作者&a href=&https://link.zhihu.com/?target=https%3A//www.g-cores.com/users/40931%3Futm_campaign%3Dofficial_account%26utm_source%3Dzhihu%26utm_medium%3Dsocial& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Luinrandr老刚&/a&&/i&&/blockquote&&p&&br&&/p&&p&《底特律：变人》是从我看过第一个演示动画（后来成为预告片）就开始期待的游戏，随着临近释放的内容越来越多，也越发期待。游戏解禁两天内，通关了一周目。&/p&&p&&br&人工智能一直也是我非常喜欢的科幻题材，现实生活中也在一步步地进入我们的日常，虽然现实中的人工智能发展和科幻作品中的人工智能描写依然存在很大距离，甚至可能是南辕北辙，但不妨碍我们一次次地讨论这个从科幻诞生之初就在讨论的问题。&/p&&p&人类究竟能不能创造新的智慧生命？我们与我的造物究竟有何不同？意识的本质究竟是什么？我们有幸或者不幸地处在这么一个时代，在影视、游戏，甚至现实中，人工智能话题都变得不可回避。&/p&&p&&br&《底特律：变人》给这个不可回避的问题设置了死线，2038年，我们和我们的造物终于针锋相对。&/p&&h2&近未来科幻&/h2&&p&克洛伊是打开游戏我们所看见的第一个角色。我是在游戏发售前一天才从预告中知道克洛伊这个角色的。由于拍片还是过于形式化，当时对这个所谓第一个通过图灵测试的人工智能助理并没有太大关注。&/p&&p&没想到在游戏中，克洛伊是以驻留屏幕的形式出现的，所选用的独特视角更是大大提升了打破第四面墙的感觉，我每调节一个菜单选项都会不自觉地留意屏幕后面助理的反应，那个二十年后的近未来世界，离我只有一个屏幕的距离。&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-de395a3b457d6b853eca_b.jpg& data-size=&normal& data-rawwidth=&1000& data-rawheight=&563& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1000& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-de395a3b457d6b853eca_r.jpg&&&figcaption&打破第四面强的人工智能助理&/figcaption&&/figure&&p&技术和社会形态的发展变化是相辅相成的，在拥有了神经接驳、反重力飞行、远距传输和曲速跃迁之后，社会形态也必然随之改变。&/p&&p&这也是很多有科幻元素的电影只是新瓶装旧酒，所营造的未来无法让人信服的原因，科幻莎剧姑且不谈，单说前不久的《黑豹》，技术那么发达的瓦坎达，体制依然那么落后，不免让人觉得有些荒诞。&/p&&p&&br&这也是我痴迷于近未来科幻作品的原因，技术的一丁点进步，也能影响人类的行为习惯和社会形态。&/p&&p&比如《黑镜》中的评分系统、记忆增强技术、仿生技术，这些社会实验审慎地迈出了一小步，却在这一小步中，大胆地架构了一个让人信服的近未来世界，在折服于其幻想的同时，也不得不为自己担忧，因为这毕竟是自己即将面对的未来。&/p&&blockquote&我们不需要科幻的场景，一切都要合乎预期。如果选择了科幻的场景，可能需要飞行的车辆和外星生物，但这些都和我们的目前的生活相距甚远，我们要的是从目前的现实延伸出的可预期的未来。&br&——Quantic Dream美术团队影像总监Christophe Brusseaux&/blockquote&&p&《底特律：变人》将故事放在了衰败的汽车之城底特律，仿佛为一个残疾人接上了光鲜的义肢。美术团队用含蓄丰满的视觉设计，向我们呈现出了一个可以预期的未来可能拥有的面貌，如同瞥进了一个预言球，既然眼睛已经信服，那么故事姑且一听。&br&&/p&&p&我们就这样走入了2038年的底特律。&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-bd4d90dd8eba7ce973fe8_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&1000& data-rawheight=&563& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1000& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-bd4d90dd8eba7ce973fe8_r.jpg&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-90a83fbe159b842d53f3f5d87513b78c_b.jpg& data-size=&normal& data-rawwidth=&1000& data-rawheight=&563& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1000& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-90a83fbe159b842d53f3f5d87513b78c_r.jpg&&&figcaption&流浪汉的标语“我丢了工作，全赖仿生人！帮帮我！”&/figcaption&&/figure&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-26dbec1b6fe0fe8e7b5757e2cea048a3_b.jpg& data-size=&normal& data-rawwidth=&1000& data-rawheight=&563& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1000& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-26dbec1b6fe0fe8e7b5757e2cea048a3_r.jpg&&&figcaption&故事开始于我喜欢的人的生日那天，《V字仇杀队》的爱好者可能也熟悉这个日子&/figcaption&&/figure&&h2&他们的故事&/h2&&p&一周目打到了自己希望看到的结局，但这就意味着，三个主角的性格全是按照自己的揣摩塑造的，除了剧情反转，一切人物的性格偏离都按照我的意愿纠正过来了。&/p&&p&互动电影和电影比，少了很多人物反转和被大势所推动的无奈，但多了角色扮演的代入和面临诸多不可知结果的犹疑。你在创造你自己的角色和故事，同时也在欣赏，倘若你不忍心打碎任何花瓶，也就在故事中看不到花瓶碎裂时绽放出的碎裂之花。&/p&&p&&b&卡菈&/b&&/p&&p&卡菈是最让人失望的一个角色，完全脱离了根据预告片所建立的角色预期，虽然在预告中对她的新故事线有所了解，但期待着能从小格局越展越大。然而，后面的故事一路保持着几乎独立的小格局，让人失望。&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-b2cfe28dec788bcfbddf4c8_b.jpg& data-size=&normal& data-rawwidth=&1000& data-rawheight=&563& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1000& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-b2cfe28dec788bcfbddf4c8_r.jpg&&&figcaption&预告片中的卡菈形象跟实际故事相去甚远&/figcaption&&/figure&&p&游戏本身系统的防错设置不当，也导致了初期的体验不佳，男主人让卡菈不动的时候，我没有意识到动就是碰摇杆，随手碰了一下摇杆，结果就触发了不可逆的异常化过程。&/p&&p&按照我的理解，此处应该是卡菈在情绪刺激下，出现指令冲突，她艰难地对抗男主人的命令，最终破除了系统屏障。&/p&&p&但就因为那稍稍一碰，我的故事线里，卡菈在没有足够的外界刺激的情况下随随便便就异化了，大大降低了我期待的剧情张力。按理说，如果玩家当时不再动摇杆，程序异化会慢慢消退，这才是一个仿生机械该有的逻辑。&/p&&p&卡菈的故事是整体自洽的，如果选择得当，玩家会看到一个塑造圆满的人物，但作为游戏的看板角色，完全没有起到支撑整个故事的作用。&/p&&p&故事中有的展开甚至很突兀，完全是站在人类看客的视角，感受不到角色的内心，有的故事则非常量子梦套路。&/p&&p&&b&马库斯&/b&&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-19e385dd60b427f23af9cb82a867960d_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&848& data-rawheight=&512& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&848& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-19e385dd60b427f23af9cb82a867960d_r.jpg&&&/figure&&p&马库斯这个角色开头超出预期，但惊艳到我的其实是应该是他的人类主人卡尔，身为残疾人的他却是整部作品里最接近完人和智者的形象，后续剧情里，仿生人医者说马库斯一半光明一半黑暗，这位残疾的老人是游戏中最亮的光。&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-6bae3ad8be6e_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&1000& data-rawheight=&563& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1000& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-6bae3ad8be6e_r.jpg&&&/figure&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-ddef4fda4262efdc773dc9_b.jpg& data-size=&normal& data-rawwidth=&1000& data-rawheight=&563& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1000& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-ddef4fda4262efdc773dc9_r.jpg&&&figcaption&作为《海伯利安》粉，“抓周”时我抓了济慈&/figcaption&&/figure&&figure&&img src=&https://pic1.zhimg.com/v2-86d7a090e37a24d28221fbd_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&1000& data-rawheight=&563& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1000& data-original=&https://pic1.zhimg.com/v2-86d7a090e37a24d28221fbd_r.jpg&&&/figure&&p&马库斯所经历的“黑暗地狱”，仿生人垃圾回收厂，是这部作品里最震撼到我的地方。&/p&&p&我随着马库斯一步步重新组装自己，像《辛德勒的名单》像《V字仇杀队》像《肖申克的救赎》，却又有一种完全不同的视觉听觉冲击，这一幕让我意识到，这场救赎属于一个完全不同于我们人类的意识个体。&/p&&figure&&img src=&https://pic4.zhimg.com/v2-9b280bfae9abbc40105be_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&1000& data-rawheight=&563& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1000& data-original=&https://pic4.zhimg.com/v2-9b280bfae9abbc40105be_r.jpg&&&/figure&&p&后来的故事发展，不知是不是我选择“非暴力不合作”这条道路的问题，马库斯的人物形象在暴力与和平的挣扎中变得越来越模糊，最后的故事也变得让人难以信服。二周目的时候希望自己做出不一样的选择。&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-e152d776cbe8ffd44dfeec4f_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&1000& data-rawheight=&563& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1000& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-e152d776cbe8ffd44dfeec4f_r.jpg&&&/figure&&p&&b&康纳&/b&&/p&&figure&&img src=&https://pic2.zhimg.com/v2-86fcfef84955f1_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&1000& data-rawheight=&563& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1000& data-original=&https://pic2.zhimg.com/v2-86fcfef84955f1_r.jpg&&&/figure&&p&康纳这个角色给我的第一感觉是《暴雨》中的FBI探员诺曼，但这个角色，或者说这条故事线的发展超出了我的预期。&/p&&p&熟悉《暴雨》套路的人都知道，游戏里经常出现一些限时的道德考验，两个游戏中这两个相似的角色都有个相似的开枪考验，而我都选择扣下了扳机。&/p&&p&初玩《暴雨》时，确实是紧张，误杀之后，游戏给我了一个“犯错”奖杯，这个我还能接受，而这次是选择让康纳开枪，是出于我对康纳角色动机的理解，按照他此时的角色设定，根本不可能做出有违程序指令的事情。&/p&&p&但游戏在我开枪后，硬塞给我的奖杯却是“残忍无情”，面对这个劈头盖脸地给事情定性的奖杯，对不起，我不能接受。游戏制作者，明显在这里抛弃了角色塑造，硬要对玩家进行道德考验。&/p&&p&按照游戏的机制，选择一旦做出，不能更改。我也尽量服从这个机制，不在误操作后强退读档。在康纳杀戮之后，我当时就在考虑，怎么把这个角色圆回来，让他下一次不再扣下扳机。没想到，让我解这个局的人竟然是他的人类搭档汉克！&/p&&p&比起《暴雨》里FBI小哥的不靠谱暴躁搭档，汉克这个角色的三观真是让人宽慰，正是由于他在后续对话中透露的态度，让我给康纳的程序转变找到了合适的理由。&/p&&p&夜总会探案的那场戏，也是本作中游戏体验最佳的一段，无论是两人的对话，还是重建现场的过程，都让我觉得这才是未来人工智能以及与人工智能合作该有的样子。&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-dafa7f8dddf5_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&1000& data-rawheight=&563& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1000& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-dafa7f8dddf5_r.jpg&&&/figure&&p&总的来说，三个角色的塑造都没有充当配角的人类角色成功，这也许是互动电影中我们成为塑造主角的导演之后的必然结果吧。我们做为人类，做出了人类的选择，根本无法了解到仿真人内部究竟进行着怎样的思维活动。&/p&&h2&未来究竟会有怎样的人工智能？&/h2&&p&在开场，克洛伊谈及即将开始的故事时说：“这也是我们的未来”。然而我却想说，不。未来不会是这个样子。&/p&&p&这是《底特律：变人》让我失望的地方，受限于游戏机制和受众群体，游戏在人工智能的形态和道德伦理上，依然局限于自然人类的框架，没有太大创新，也没有大胆的挑战。&/p&&p&&br&形体问题在许多人工智能题材的影视游戏如《终结者2018》和《质量效应》系列里都存在：既然AI是不受形体约束的智能，它凭什么要以人类的形态出现，或者说，凭什么在AI的城市里要考虑人机工程，给人类留尺寸合适的进攻入口，还得考虑通风、氧气供应和1G的重力？&/p&&p&&br&当然，从剧情需要和游戏体验上，这么做有其道理。《终结者》的导演不可能让康纳像管道工一样钻进天网，《质量效应》的关卡设计师也不可能不考虑玩家体验，设计一个人类几乎进不去的AI要塞。&/p&&p&《变人》中，仿生人的作用是作为机器仆役，仅保留人形态（以及动物形态）的智能有助于简化叙事，这也可以理解。&/p&&p&这又让我反过来想到另外一个问题，这些仿生人太像人了，过于像人了，真正生活在这样一个社会中的人，会不会对他们产生共情？被仿生人养大的孩子会不会模糊对人类和仿生人的区分？他们如何判断哪些人是可以被奴役的?哪些人是自己的族类？会不会有人因为同情仿生人，而打扮成仿生人？会不会有人类虐待仿生人成瘾后，把这种施虐施加于真实人类身上？&br&形体之外，在人工智能的感情、伦理和逻辑上，《变人》也没有进行大胆的挖掘。&/p&&p&&br&游戏中大部分故事线，能感受到仿生人即使在觉醒后也受制于人类情感。不是说有情感不对，而是觉得，既然已经摆脱了人类强加的情绪束缚，人工智能在对待自己的同族时应该会有超脱生物情感和逻辑的行事方式。&/p&&p&不同于人类的亲情爱情，也许人工智能相互之间的羁绊是基于序列号，程序架构和算法的。这一点上，《西部世界》就做的很好，还记得在第一季末尾，土匪招待员对自己的战友说，死得愉快。他们已经明白了自己死去依然能再生，不再局限于人类的情感束缚。&/p&&figure&&img src=&https://pic3.zhimg.com/v2-1ef52a6b153ac_b.jpg& data-caption=&& data-size=&normal& data-rawwidth=&1000& data-rawheight=&559& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1000& data-original=&https://pic3.zhimg.com/v2-1ef52a6b153ac_r.jpg&&&/figure&&p&还有一次探讨发生在看完《银翼杀手2049》之后，几位女性朋友对故事的处理嗤之以鼻。既然仿生人可以更有效率的方式创造自己的同类，为什么还要将人类的生育方式强加给她们，还要让其他仿生人将获得这种能力视为救赎？&/p&&p&说白了这还是一种拙劣的人类至上的思想。与《银翼杀手》结尾将死的仿生人展现出的那种超脱和不可被人类理解的救赎行为相比，一个天上一个地下。&/p&&p&&br&还记得似乎是在《海伯利安》中的一段与人工智能的对话，大意是仿生人是没有原罪的，它们诞生之时就已经摆脱了人类宗教的枷锁。&/p&&p&&br&我能理解，故事是为了探讨人和造物的关系，当两者的局别逐渐减少时，我们实际上也是在讨论人类自己，使用跟人类接近的形体，就是为了让玩家更容易将自身投射到仿生人上，加剧玩家在因恐怖谷效应产生的不适感和共情之间的矛盾挣扎。&/p&&p&游戏为此创造了情绪